2023届-计算机视觉算法岗实习面经

本文分享了作者参加字节跳动、华为海思、思谋科技及海康威视的AI算法岗位面试的经历。内容涵盖面试流程、提问内容、编程题解析及个人感悟等,为读者提供了宝贵的参考。

字节

一面

1、自我介绍+项目介绍
2、论文的motivation、实施细节
3、bn层与卷积层参数融合
4、Transformer的计算量和ViT的计算量
5、如何降低Transformer的计算量
6、开放性问题

  • 如何从零开始完成一个基于深度学习的业务
  • 在已有的业务基础上,如何开展一个类似的新业务
  • unseen data,open set问题
  • 如何进行图像数据清洗

7、编程题:简单的回溯,类似于LeetCode第77题

二面

1、自我介绍+项目介绍
2、Transformer为什么在多模态任务上有效
3、画出Transformer的Encoder-Decoder完整结构
4、在Decoder部分,NLP的处理与CV的处理有什么不同
5、Transformer作用于通道和SE-Block有什么区别
6、U-Net的跨层连接的作用,为什么这样做
7、图像处理编程题:一张黑白图像,有两个不同的图案,找到并记录这两个图案的所有像素点坐标位置,并给出他们所属的类别。用C++实现。

编程题没遇见过,且C++不熟,用Python写了30分钟,没写出来,寄。

总结

字节的面试还是挺难的,面试官除了问简历上的内容,还会顺着你的项目问一下其他的相关知识,但是不太深。计算机视觉的三大基本任务分类、检测、分割都得了解,然后是深度学习。算法题这部分是非常重要的,如果面试官对你不太满意的话会出比较难的题目,比如我的二面。字节是算法题写出来不一定过,但写不出来就肯定会挂。

华为-海思

技术面

1、自我介绍+项目介绍
2、说一下复杂度的概念
3、冒泡算法和快排的思想,以及它们的计算复杂度
4、讲

### 网易家用机器人视觉感知算法实习面试经验 对于寻求网易家用机器人视觉感知算法实习生职位的候选人来说,准备过程需注重多个方。通常情况下,在进入具体技术谈之前会有一个初步筛选阶段[^3]。 #### 英语沟通能力评估 初次接触往往涉及英语交流测试,形式类似于国际英语水平考试中的口语部分。这一环节旨在考察应聘者的语言表达能力和逻辑思维清晰度。只有成功通过此轮考核者才能继续参与后续更深入的技术讨论。 #### 技术技能审查 一旦顺利晋级,则将迎来由目标团队成员主持的专业领域探讨。针对计算机视觉方向的研究人员而言,重点可能围绕但不限于以下几个主题: - **基础知识掌握情况** - 对于深度学习框架的理解程度以及实际应用经历。 - 掌握经典卷积神经网络架构及其变体的能力。 - **项目实践经验分享** - 曾经参与过的图像处理或视频分析类项目的细节描述。 - 解决问题的具体思路和技术路线图展示。 - **前沿研究动态跟踪** - 关注当前行业内热门话题和发展趋势。 - 能够阐述个人见解并给出合理建议。 此外,由于工作涉及到智能家居设备的研发,因此还可能会被问及有关硬件加速平台的选择、嵌入式系统的优化策略等方的知识点[^1]。 为了更好地应对上述挑战,建议提前做好充分准备工作,包括复习相关理论基础、整理过往作品集材料、熟悉最新研究成果等措施。同时保持积极开放的心态对可能出现的各种提问方式,展现出良好的职业素养和个人魅力。
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